计量经济学作业实例

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1、作业2.8(1)分别设定简单线性回归模型，分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系：1)人均寿命与人均GDP关系各国人均寿命(Y)与人均GDP(Xl)的关系，散点图如下：80-70-A60-OO50-40-050100150200X1从散点图大致可以看出各国人均寿命(Y)与人均GDP(Xl)大体呈现为线性关系，为分析各国人均寿命随人均GDP变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型：Y1=P1+32X1+WEViews的冋归结果如下图所示:DependentVariable:VMethod:LeastSquaresDate:11/06/11Time:10:

2、08Sample:122Includedobservations:22VariableCoefficientStd.Errort-StatisticRrob・CX15664794O1283601・960820O02724228889924711834OOOOOOOOO1R-squarec!AdjustedR-squaredS.E.of「egressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-Watsonstat0.526082O50238671168811013OOO-73.342570.629074MeandependentvarS.D.dependent

3、varZXkaikeinfocriterionSchwarzcriterionF-statisticProb(F-statistic)62500001O0888968493246.9485102220138OOOO134通过分析EViews的回归结果，可用规范的形式将参数估计和检验的结果为Y仁56.64794+0.128360Xt(1.960820)(0.027242)n=22,R2二0.526082剩余值(Residual)>实际值(Actual)>拟合值(Fitted)ResidualActualFitted2）人均寿命与成人识字率关系各国人均寿命（Y）与成人识字率（X2）的关系，散点

4、图如下:10080災6040204050607080从散点图大致可以看出各国人均寿命（Y）与成人识字率（X2）大体呈现为线性关系，为分析各国人均寿命随成人识字率变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型：Y2二B1+132X2+WEViews的回归结果如下图所示:DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/06/11Time:10:53Sample:122Includedobservations:22VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C38.794243.53207910.983400

5、.0000X20.3319710.0466567.1153080.0000R-squared0.716825Meandependentvar62.50000AdjustedR-squared0.702666SDdependentvar10.08889SEof「egression5.501306Akaikeinfocriterion6.334356Sumsquaredresid605.2873Schwarzcriterion6.433542Loglikelihood-67.67792F-statistic50.62761Durbin-Watsonstat1.846406Prob(F-stat

6、istic)0.000001通过分析EViews的回归结果，可用规范的形式将参数估计和检验的结果为Yt=38.7924+0.331971Xt(3.532079)(0.046656)n=22,R2=0.716825ResidualActualFitted3）人均寿命与一岁儿童疫苗接种率关系各国人均寿命（Y）与一岁儿童疫苗接种率（X3）的关系，散点图如下:100-r80S60-40-20;l4050607080从散点图大致可以看出各国人均寿命(Y)与一岁儿童疫苗接种率(X3)大体呈现为线性关系，为分析各国人均寿命随一岁儿童疫苗接种率的数量规律性，可以建立如下简单线性冋归模型：Y3=B1+B2X

7、3+比EViews的回归结果如下图所示：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/06/11Time:11:02Sample:122Includedobservations:22VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C31.799566.5364344.8649710.0001X3038727600802604825285